最近有个新想法，灵感源自于 AI 嘴替。其核心逻辑是将用户的原话转变成另一种风格，适用范围非常广泛，比如客服回复、与妹子聊天等。而我的方案主要针对 B 端企业客户的业务人员。业务人员在回复客户消息时，往往需要调用公司内部的一些数据，个人操作起来非常麻烦。而我们的方案正好可以解决这个问题。我们设计的交互方式也非常方便，只需业务员将自己打好的回复内容剪切到程序中，程序就会自动生成优化后的回复，并直接放入输入框中。下面是 AI 辅助生成需求文档，欢迎老哥们交流学习。vx:emFuZTEyNTgw

需求文档

1. 背景

当前，企业微信用户在回复消息时，常常面临文笔不佳的问题，这可能会影响沟通的效率和质量。为了解决这一问题，提出开发一个程序，该程序能够读取当前对话窗口的对话记录，并结合知识库的知识帮助用户润色即将回复的消息。

2. 需求点

对话记录读取: 程序需要能够访问并读取当前企业微信对话窗口中的对话记录。
知识库集成: 程序需要集成知识库，以便在润色消息时能够参考相关知识和信息。
消息润色功能: 基于对话记录和知识库，程序需要提供消息润色的功能，帮助用户改善回复的文笔。
用户界面: 设计一个简洁易用的用户界面，让用户能够轻松选择和使用润色功能。

3. 预期目标

提高企业微信用户回复消息的文笔质量。
通过结合对话记录和知识库，提供更加准确、专业的回复建议。
提升沟通效率和质量，增强用户满意度。

4. 实施步骤

（ 1 ）需求分析与设计:

分析用户需求，明确功能模块。
设计程序架构和用户界面。

（ 2 ）开发阶段:

实现对话记录读取模块。
集成知识库，并开发润色算法。
开发用户界面。

（ 3 ）测试阶段:

进行单元测试，确保每个模块正常工作。
进行集成测试，确保程序整体运行稳定。
用户测试，收集用户反馈并进行优化。

（ 4 ）部署与上线:

完成最终测试，准备部署。
上线程序，并提供用户手册和技术支持。

（ 5 ）后期维护:

定期更新知识库，确保信息的准确性。
根据用户反馈，不断优化程序功能。

5. 预期成果

开发完成后，用户将获得一个能够自动读取对话记录并提供润色建议的程序，大大提升回复消息的文笔质量，使企业微信的沟通更加高效和专业。

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